agrarökonomischen und die von aus der

Datenbedarf und die mögliche Rolle von Faktendatenbanken aus Sicht der agrarökonomischen Forschung

F. ISERMEYER, und K. WALTER, Braunschweig Institut für Betriebswirtschaft der FAL

Zusammenfassung: Der vorliegende Beitrag untersucht den Prozeß der Datenbeschaffung für die agrarökonomische Forschung, deckt Unzulänglichkeiten und deren mögliche Ursachen auf und geht der Frage nach, welchen Beitrag die Einrichtung von zentralen Faktendatenbanken zur Verbesserung des Datenbeschaffungsprozesses leisten könnte. Dabei werden folgende Kernaus- sagen getroffen:

- Die Datenbeschaffung gestaltet sich aus Sicht des agrarökonomischen Forschers oft recht unbefriedigend.

- Im Laufe der Jahre ist in vielen Institutionen einschließlich des BML ein Bestand an einzel- betrieblichen Informationen erwachsen, dessen Zusammenführung und Auswertung für viele Forschungsvorhaben von außerordentlich hohem Wert wäre.

- Die Nichtverfügbarkeit solcher Datenbestände begünstigt den Trend zur Primärerhebung von Daten in landwirtschaftlichen Betrieben durch die Bearbeiter von Forschungsprojekten.

Zwar sind solche Primärerhebungen für manche Fragestellungen unumgänglich, doch sollte dieses Instrument aus Gründen der Forschungskontinuität und -effizienz und wegen der sehr hohen Kosten nicht überstrapaziert werden.

- Nichtverfügbarkeit vorhandener Daten kann rechtliche, technische oder ökonomische Ursa- chen haben. Jeder Ursachenbereich erfordert eine andersartige Strategie zur Beseitigung der Verfügbarkeitshindernisse.

- Die Speicherung und das Angebot einzelbetrieblicher Daten in einer zentralen Faktenda- tenbank ist aus verschiedenen Gründen als wenig geeignete Strategie zur Problemlösung an- zusehen. Erfolgversprechender erscheint eine problemorientierte, flexible Bearbeitung der permanent anfallenden einzelbetrieblichen Daten durch ein kontinuierlich arbeitendes For- schungsinstitut, wobei die Verfügbarmachung des Datenbestandes für andere For- schungsinstitute gewährleistet sein sollte.

- Zentrale, im Bereich des Datentransfers tätige Institutionen können in der interinstitutio- nellen Arbeitsteilung wertvolle Aufgaben in den Bereichen Koordination, Vermittlung, Ver- handlung und gegebenenfalls Datensicherung übernehmen.

Summary: This paper examines and discusses problems connected with gathering, keeping and using data for the purposes of socio-economic research. The potential contribution of central data base Systems is assessed.

ISERMEYER, F. et al.; AGRARINFORMATIK, Bd. 23 109

Major fmdings are:

- The process of data collection and transformation is being regarded äs unsatisfactory from a researcher's point of view.

- The development of agricultural institutions has led to the development of various data Stocks. The possibility of a joint evaluation of such data would be of high valiie for many research projects.

- Because most of these data sets are not easily available for the researchers there is a trend towards an increased data collection in agricultural enterprises by the research institutions themselves. This method of data collection which is certainly an efficient one for some rese- arch projects should, however, not be applied too extensively because it is rather costly and inefficient in the long run.

- The reasons for non-availability of many data sources can be of juridical, technical, or eco- nomic nature. Strategies aiming at an improvement of the data transformation process should at first carefully examine these reasons because they require different Strategies.

- For several reasons, the Installation of a central data base will probably not be the best solu- tion for the problems of non-availability. Better success can be expected when a research in- stitution which indeed needs the data permanently for its research activities takes the duty to work with the data in a flexible and adequate manner. Yet this research institution would have to make the data available for research purposes of other institutions.

- A central institution could, however, be of great help for many researchers by supplying comprehensive Information about data sets, their specification and access.

1. Einleitung

Die Mehrzahl agrarökonomischer Forschungsvorhaben ist auf Daten angewiesen. Nur ein ge- ringer Teil dieser Daten wird von den Forschern in Betrieben oder auf Märkten primär erho- ben. Der größere Teil entstammt anderen (Primär) Quellen.

Der Umgang mit solchen externen Datenquellen ist aus Sicht der betroffenen Wissenschaftler oft recht unbefriedigend. Es erscheint wenig zeitgemäß, wenn Preis-, Struktur- oder Einkommensstatistiken zum wiederholten Male aus statistischen Jahrbüchern oder ähnlichen Quellen auf Datenträger genommen werden, um sie anschließend einer ökonomischen Analyse zuführen zu können. Ebenfalls unbefriedigend ist es mitanzusehen, daß auf der einen Seite überall im Lande einzelbetriebliche Daten gespeichert und intraregional ausgewertet werden, während man auf der anderen Seite für jedes neue Projekt, insbesondere wenn es regionen- übergreifend ist, eine neue Datenaufnahme in Angriff nehmen muß. Schwer durchschaubar ist für manchen Forscher, weshalb sein Wunsch, Zugang zu Daten in einer Datenbank zu erhalten, aus Kostengründen nicht realisierbar ist, während dieselben Daten einigen Kollegen aus dem In- und Ausland permanent zur Verfügung stehen. Und schließlich ist nicht zum ersten Mal die Frage zu stellen, weshalb das BML der agrarökonomischen Forschung einen Zugriff auf sein

Testbetriebsnetz zum Zwecke der wissenschaftlichen Analyse vorenthält, während die Kommis- sion der EG und einige andere EG-Länder gegen solche Analysen nichts einzuwenden haben, sie im Gegenteil sogar finanziell unterstützen. Die Beschaffung von Ersatzdaten verursacht in vielen in der Bundesrepublik Deutschland durchgeführten Forschungsvorhaben einen erhebli- chen Aufwand, und trotz dieses Aufwandes ist die dadurch zu schaffende Datenbasis in der Re- gel weniger repräsentativ als das Testbetriebsnetz. Folge auch hier: Unnötig hohe Kosten, un- nötig geringer Forschungsertrag.

Über vermeintliche Ineffizienzen gibt es also reichlich zu klagen. Ob aber tatsächlich Verbesse- rungen erreichbar sind, läßt sich nur erkennen, wenn man zunächst den eigentlichen Ursachen für die Mißstände auf den Grund zu gehen versucht. Ansonsten besteht leicht die Gefahr, mit viel Aufwand und Geld an Symptomen zu kurieren, ohne daß dabei nennenswerte und nachhal- tige inhaltliche Verbesserungen erzielt werden.

Aus diesem Grund beziehen sich die folgenden Ausführungen nicht nur auf eine Skizze des Datenbedarfes aus Sicht der agrarökonomischen Forschung, sondern es werden darüber hinaus auch einige Überlegungen angestellt zu der Frage, ob und wie diesem Datenbedarf ein verbes- sertes Datenangebot gegenübergestellt werden kann.

2. Verfügbarmachimg von Daten für die agrarökonomische Forschung

Einige Überlegungen zur Verfügbarmachung von Daten sind in den Übersichten l bis 3 veran- schaulicht.

Zunächst ist gemäß Übersicht l nach vorhandenen und nicht vorhandenen Daten zu unterschei- den. Die Frage, ob und wie der datenschaffende Prozeß zu organisieren sei, soll im folgenden nicht weiter untersucht werden. Es erscheint ratsam, diese Frage - bei allen methodischen Pro- blemen - in Anlehnung an die Prinzipien einer Kosten-Nutzen-Analyse weiter zu verfolgen.

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Daten existent ?

Daten verfügbar ?

ja nein

Ursachen für Nichtverfagbarkeit identifizieren, z.B.

- technische Ursachen - ökonomische Ursachen - institutionelle Ursachen - rechtliche Ursachen

Konzepte zur Datenschaffung und -verfogbarmachung entwickeln und prüfen im Hinblick auf

- technische Machbarkeit - rechtliche Vorraussetzungen

— Kosten—Nutzen—Überlegungen

Entwicklung und Auswahl geeigneter Strategien zur Verbesserung der Datengrundlage für sozialokonomische Forschungsarbeiten

Übersicht 1: Grundsatzfragen zur Verbesserung der Datengrundlagen für sozialökonomische Forschungsarbeiten

Was die prinzipiell vorhandenen Daten anbelangt, so ist aus Sicht des interessierten Forschers zwischen verfügbaren und nicht verfügbaren Daten zu unterscheiden. Die Ursachen für Nicht- verfügbarkeit können einerseits rechtlicher, andererseits aber auch technischer oder ökonomi- scher Natur sein. Hinzu kommen organisatorische Hindernisse, die zwar auch rechtliche oder ökonomische Fragen berühren, darüber hinaus aber ebenfalls bis in den Bereich individueller persönlicher Schwächen hineinreichen.

Rechtliche Hindernisse können beispielsweise durch die Bestimmungen des Datenschutzes, aber auch durch vertraglich zugesicherte Eigentumsansprüche der befragten Personen oder der Daten erhebenden bzw. haltenden Institutionen begründet sein. Sie dürften in der Regel schwerer aus dem Weg zu räumen sein als technische Hindernisse, deren Bedeutung durch den rasch voran- schreitenden Fortschritt im Bereich der Informationstechnologie geringer werden kann. Bei den organisatorischen Hindernissen wiederum gibt es einige, die möglicherweise allein schon durch die Schaffung eines entsprechenden Problembewußtseins bei den beteiligten Institutionen zu be- seitigen sein sollten. Der exakten Identifikation der Ursachen für Nichtverfügbarkeit von Daten ist große Bedeutung beizumessen, da ohne Zweifel die verschiedenen in Frage kommenden Ur-

Sachenbereiche jeweils andersartige Strategien zur Verfügbarmachung prinzipiell vorhandener Daten erfordern.

Übersicht 2 vermittelt einen Überblick

- über die verschiedenen Optionen zur Datenbeschaffung aus Sicht eines Ökonomen mit Datenbedarf

- und die bei der Auswahl der besten Vorgehensweise zugrundezulegenden Kriterien.

Problembereiche : Daten- schaffung

Daten—

erhebung

Daten-

"veredelung"

und

"Verdichtung"

und

"Vernichtung"

Daten- transfer

Daten- analyse

Rechts- rahmen, u.a.

Wirtschaftskreislauf

Haushalt

3^

Unternehmen

k" y

Versuchs wesen, u.a.

J* l l K

* 4 * *

I.d.R. regelmäßig i.d.R. regelmäßig i.d.R. einmalig i.d.R. einmalig

l ' t l

Amtliche Statistik i.w.S.

Wissenschaft

Kriterien

> Auskunfts—

bereitschaft

> Auskunfts- verpflichtung

> Verläßlichst der Daten

> Datenschutz—

bestimmungen

> Kosten der Datenbeschaffung

> Geschwindigkeit der Daten- beschaffung

> Planbarkeit der Daten- beschaffung

> Wiederholbarkeit der Daten- beschaffung

> Aussagekraft der Daten

> Möglichkeiten zur Rückfrage

Übersicht 2: Optionen zur Datenbeschaffung aus Sicht eines Ökonomen mit Datenbedarfs

Der größte Teil der Daten, die für den wissenschaftlich arbeitenden Ökonomen von Interesse sind, entstammt dem Wirtschaftskreislauf, ist also aus Unternehmen, aus Haushalten oder von Märkten zu gewinnen. In der Übersicht 2 ist am Beispiel von zwei Haushalten und zwei Unter- nehmen angedeutet, wie vielfältig die Wirtschaftsbeziehungen bereits bei einer so geringen Zahl von Wirtschaftsteilnehmern sein können. Von Interesse sind dabei sowohl die Markttrans- aktionen als auch die Interaktionen, die sich mit oder ohne vertraglicher Grundlage zwischen

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Haushalten und Unternehmen vollziehen. Neben diesen Daten, die das Geschehen in den Un- ternehmen und im Wirtschaftskreislauf abbilden und den größten Teil des Datenumfanges aus- machen, müssen für bestimmte Fragestellungen agrarökonomischer Forschung aber auch Daten aus vollkommen andersartigen Bereichen hinzugezogen werden:

- Insbesondere für Planungs- und Modellrechnungen sind Daten, die mehr oder weniger fest von der Politik vorgegeben werden, von Interesse (z.B. Interventionspreise, Beihilfen, Ober- bzw. Untergrenzen für die Inanspruchnahme von Beihilfen), also zum Teil auch Da- ten, die erwartet werden und noch gar nicht im Wirtschaftskreislauf erfaßt werden konnten.

- Vor allem für betriebswirtschaftliche Fragestellungen ist oft der Rückgriff auf Daten des landwirtschaftlichen Versuchswesens angezeigt, weil sich auf diese Weise Wirkungszu- sammenhänge zum Teil exakter, zum Teil frühzeitiger erkennen lassen als beim aus- schließlichen Rückgriff auf Daten aus dem Wirtschaftskreislauf.

- Von wachsendem Interesse sind Daten aus Datenbanken und andersartigen Aufzeichnungen, die Informationen über umweit- und naturschutzrelevante Positionen enthalten, wie z.B.

Schadstoffgehalte in Betriebsmitteln (PCB in Bindegarn, Siloanstrich), Wirkstoffgehalte in Futtermitteln, Medikamenten sowie Dünge- und Pflanzenschutzmitteln.

- Von erheblicher Bedeutung für agrarökonomische Forschungsarbeiten ist schließlich auch die Verfügbarkeit von Normdaten, die in der Regel aus wissenschaftlichen Untersuchungen gewonnen und für den weiteren Einsatz in Planungsrechnungen aufbereitet wurden (z.B.

Arbeitszeitspannen, Futterwerttabellen, Umrechnungsfaktoren für die Nahrungsmittelverar- beitung).

Eine Eigenerhebung von Primärdaten ist für den Ökonomen - vor allem aus Kostengründen - lediglich als ultima ratio in Betracht zu ziehen. Zuvor wird er bemüht sein, die benötigte In- formationsbasis aus veröffentlichten oder unveröffentlichten Datenbeständen zu decken. Hierzu sind in Übersicht 2 drei dem institutionellen Charakter nach verschiedene "Anlaufpunkte" auf- geführt, nämlich a) die amtliche Statistik, b) die Beratungsorganisationen und c) Institutionen aus dem wissenschaftlichen Bereich.

Diese Begriffe werden lediglich als Oberbegriffe verstanden, hinter denen sich im Einzelfall ein durchaus komplexes institutionelles Geflecht verbergen kann.

So umschließt der Oberbegriff "amtliche Statistik i.w.S." nicht nur die Statistischen Ämter der Bundesländer, des Bundes oder der Europäischen Gemeinschaft, sondern auch weitere nationale (z.B. ZMP) und internationale (z.B. OECD) Organisationen.

Besonders vielgestaltig ist der Oberbegriff "Beratungsorganisationen i.w.S.". Aus Sicht des im Bereich Betriebswirtschaft arbeitenden Forschers, der an Betriebs- und Betriebszweigabrech- nungen aus der landwirtschaftlichen Praxis interessiert ist, kommen z.B. als Datenquelle in Betracht:

- Abrechnungen aus dem steuerlichen Bereich, angeboten z.B. als Service der Buchstellen.

- Abrechnungen, die von Landwirtschaftskammern und -ämtern als Beratungsangebot offeriert werden.

- Abrechnungen, die im Rahmen von Erzeuger-, Einkaufs- und Verkaufsgemeinschaften durchgeführt werden und überwiegend der Schwachstellenanalyse dienen, zum Teil aber auch reglementierenden Charakter bei der Qualitätskontrolle haben.

- Abrechnungen, die von privaten Beratungsfirmen, zum Teil mit Beratungscharakter, durch- geführt werden.

- Abrechnungen als "Nebenprodukt" anderer Aktivitäten wie z.B. Leistungsprüfung, Milch- kontrolle, o.a.

Bei der engen und vielgestaltigen Zusammenarbeit zwischen Beratungsorganisationen und der Wissenschaft sind die Grenzen zwischen diesen beiden Bereichen oft nicht scharf zu ziehen.

Mitunter werden identische Datensätze in Institutionen aus beiden Bereichen gehalten und aus- gewertet, was im Sinne eines erhöhten Ideenwettbewerbs keineswegs von vornherein negativ beurteilt werden sollte.

Agrarökonomische Forschungsinstitute sind in der jüngeren Vergangenheit aber auch verstärkt dazu übergegangen, mit Hilfe von Befragungen landwirtschaftlicher Unternehmen und der da- zugehörigen Haushalte selbst in die Primärdatenerhebung einzusteigen. Dieser Trend, der bis- weilen schon an Akzeptanzgrenzen auf Seiten der befragten Landwirte stößt, ist sicher nicht nur auf den erhöhten Wunsch der Wissenschaft nach "Praxisnähe11 zurückzuführen, sondern auch auf Probleme und Unzufriedenheiten im Zusammenhang mit den regelmäßig erhobenen Daten der amtlichen Statistik und der Beratungsorganisationen. Ist der Zugriff auf bereits erhobene einzelbetriebliche Daten verwehrt, so ist - gerade in Anbetracht der großen Bedeutung solcher einzelbetrieblichen Daten für die Abschätzung der Auswirkungen agrarpolitischer Maßnahmen auf landwirtschaftliche Betriebe - die Einleitung einer Eigenerhebung durch die Wissenschaft oft unausweichlich.

Dieser Trend ist allerdings keineswegs uneingeschränkt positiv zu sehen. Weil die Datenerhe- bung durch wissenschaftliche Institutionen - meist im Rahmen von Dissertationsvorhaben - in der Regel eine einmalige, nicht wiederholte Aktion ist, wächst die Gefahr einer zu starken ad hoc-Orientierung der Datenerhebung mit der Folge mangelnder Kontinuität und unwirtschaftli- cher Verwendung von Erhebungskosten. Kaum einmal greifen spätere Forschungsvorhaben auf Datensätze zurück, die im Rahmen früherer Doktorarbeiten erhoben und ausgewertet worden sind. Dies hat zum einen organisatorische Gründe, zum anderen scheitert es aber auch an den Zusagen, die den Befragten bei der Datenerhebung gegeben worden sind. Eine "Freigabe" der Daten durch die Betroffenen wäre deshalb eine notwendige, allerdings noch keine hinreichende Bedingung für die Verbesserung dieses Weges zur Datenbeschaffung. In Anbetracht der viel- fältigen organisatorischen Probleme sprechen die bereits genannten Kosten-Nutzen-Überlegun- gen dafür, einem Ausbau bereits erfolgreich beschrittener Wege zur Beschaffung einzelbetrieb- licher Daten höhere Priorität beizumessen. Sollte auf diese Weise die Etablierung eines konti- nuierlichen Datenflusses von ausgewählten Haushalten oder Unternehmen zur Wissenschaft ge- lingen, so wäre unter Umständen auch die "Bezahlung" dieser Dienstleistung eine marktkon- forme und volkswirtschaftlich effiziente Lösung.

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Der Wissenschaftler wird bei der rationalen Planung des für ihn geeignetsten Weges der Daten- beschaffung eine Vielzahl von Kriterien simultan zu berücksichtigen haben. Die wichtigsten Kriterien sind im rechten Teil der Übersicht 2 zusammengestellt, wobei die Reihenfolge keine Rangfolge zum Ausdruck bringen soll. Tendenzaussagen darüber, wie die verschiedenen Da- tenbeschaffungswege in bezug auf einige ausgewählte Kriterien zu beurteilen sind, vermittelt exemplarisch Übersicht 3. Wie hoch einzelne Kriterien für das Gesamturteil zu gewichten sind und wie die verschiedenen Datenbeschaffungsoptionen in bezug auf die Kriterien zu beurteilen sind, läßt sich aber nicht generalisieren, sondern nur in Kenntnis des jeweils zu lösenden wis- senschaftlichen Problems beantworten.

Kosten Nutzungs—

häuffgkeit Nahe zum Objekt Fit zwischen Daten und Fragesteifung

Rechts- rahmen u.a.

Wirtschaftskreislauf Versuchs

Wesen u.a.

i.d.R. regelmäßig i.d.R. regelmößig i.d.R. einmalig i.d.R. einmalig Amtliche Statistik

i.w.S.

Beratungs—

Organisation i.w.S.

Wissenschaft i.w.S.

Wissenschaft

Übersicht 3: Bewertung von Optionen zur Datenbeschaffung anhand ausgewählter Kriterien

3. Vorläufige Schlußfolgerungen für einen möglichen Beitrag von Faktendatenbanken

Die Analyse der Unzulänglichkeiten einzelner Datenbeschaffungsoptionen und ihrer Ursachen führt zu dem Ergebnis, daß eine Einrichtung von Faktendatenbanken für sich genommen wohl kaum einen entscheidenden Beitrag zur Problemlösung leisten könnte.

Die rechtlichen Hindernisse für eine bessere Verfügbarkeit von Daten können durch die Ein- richtung einer Faktendatenbank nicht beseitigt werden. Im Gegenteil ist zu erwarten, daß in puncto Datenschutz gerade an eine zentrale Datenbank, die relativ breitgestreute Servicefunk- tionen erfüllt, sehr hohe Anforderungen gestellt würden. Demgegenüber haben die Wissen- schaftler im unmittelbaren Kontakt zu den Landwirten oder zu den Ersterhebern der Daten eher die Möglichkeit, eine freiwillige Zustimmung zur Weitergabe der Daten zu erwirken. Etwas anders wäre allerdings die Bedeutung einer zentralen Daten-Institution einzuschätzen, die sich nicht als "Datenbank", sondern als Koordinator des Datenaustausches profiliert. Solch eine In- stitution könnte durchaus dazu beitragen, die zersplitterte und gegenwärtig unzureichend orga- nisierte Nachfrage nach Daten zu bündeln - sei es zur Erhöhung der Kaufkraft oder zur Erhö- hung des politischen Drucks, um den "auf den Daten sitzenden" Eigentümer zu einer zumindest partiellen Preisgabe seiner Eigentumsrechte zu bewegen.

Ob die Errichtung einer zentralen Datenbank im Agrarbereich ökonomische Vorteile bietet und damit zur Beseitigung der ökonomischen Hindernisse für eine bessere Verfügbarkeit beitragen kann, muß ebenfalls bezweifelt werden. Die Ausführungen in Kapitel 2 haben bereits ange- deutet, daß die einzelbetrieblichen Daten in den verschiedenen datenhaltenden Institutionen in einer sehr heterogenen Weise vorliegen. Die Unterschiede zwischen den verschiedenen Daten- quellen beziehen sich z.B. auf

- die Ermittlung des Arbeitseinsatzes in einzelnen Produktionsprozessen (Normdaten versus realitätsnahe Erfassung),

- die Bewertung innerbetrieblicher Leistungen (Futter, Kälber, Gülle, Vorfruchteffekt, etc.),

- die Ableitung der Deckungsbeiträge und die Bewertung des Einsatzes fixer Faktoren.

Eine Zusammenführung dieser Daten in eine zentrale Datenbank erscheint ohne eine inhaltliche Harmonisierung der Datensätze wenig sinnvoll, zumal der Benutzer derartiger Datenbanken versucht ist, die Daten ohne die gebotene inhaltliche Bearbeitung einer integrierenden Analyse zuzuführen und damit unsachgemäß zu verarbeiten. Die vorbeugende Durchführung aller Har- monisierungsarbeiten durch die zentrale Datenbank wäre zwar wünschenswert, aber in Anbe- tracht der Verschiedenartigkeit der Daten und vielfältigen institutionellen Interessen mit außer- ordentlich hohem Kostenaufwand verbunden. Das Risiko der Schaffung von "Datenfriedhöfen"

ist dann sehr hoch, insbesondere wenn Zielsetzung und Methode einer wissenschaftlichen Analyse der zusammengeführten Daten zum Zeitpunkt der Zusammenführung noch gar nicht genau definiert sind.

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Noch weitere Gründe sprechen dafür, den Prozeß der Datenharmonisierung und

"Datenveredlung" nicht in einer zentralen Datenbank, sondern in den interessierten agraröko- nomischen Forschungsinstituten (unter Beteiligung der datenerhebenden Institutionen) durch- führen zu lassen:

Mit jeder "Datenveredlung" ist in der Regel auch eine "Datenverdichtung" und damit eine "Datenvernichtung", d.h. ein Informationsverlust verbunden. Das erforderliche Ausmaß dieses Verdichtungs- und Vernichtungsprozesses läßt sich nicht generell vorge- ben, sondern ist abhängig von der zu bearbeitenden Fragestellung. Deshalb sollte die Ent- scheidung über die jeweils gebotene Verarbeitungsintensität der Institution vorbehalten bleiben, die die wissenschaftliche Fragestellung zu bearbeiten hat.

Eine sachgerechte und flexible Bearbeitung der Rohdaten setzt in der Praxis oft den un- mittelbaren Kontakt zwischen der datenerhebenden und -auswertenden Institution voraus.

Die Zwischenschaltung einer zentralen Institution birgt in dieser Hinsicht die Gefahr ei- nes effizienzbeeinträchtigenden Umweges.

Die ständige Fortentwicklung des Wirtschaftslebens und der Wandel des gesellschaftli- chen und wissenschaftlichen Erkenntnisinteresses daran gebietet die Errichtung flexibler, anpassungsfähiger, datenschaffender Prozesse. Erfahrungsgemäß kann ein Erstarren der Strukturen im Zeitablauf um so besser verhindert werden, je unmittelbarer der daten- schaffende Prozeß mit der Nachfrage, d.h. in diesem Fall mit der wissenschaftlichen In- stitution, die tatsächlich mit der Datenanalyse befaßt ist, verknüpft wird.

Der Vorschlag, die Aktivitäten zum Aufbau einer regionenübergreifenden Analyse betrieblicher Daten besser einem agrarökonomischen Forschungsinstitut zu übertragen, führt allerdings nur dann zu einer kostensparenden und ökonomisch effizienten Problemlösung, wenn dieses For- schungsinstitut den dort entstehenden Datenpool den anderen agrarökonomischen Forschungsin- stituten verfügbar macht und mit dieser Dienstleistungsfunktion auch dort die Einsparung von Datenerhebungskosten ermöglicht.

Insoweit technische Hindernisse die Daten Verfügbarkeit beeinträchtigen, könnte eine zentrale Dateninstitution wahrscheinlich einen relativ wirkungsvollen Beitrag zur Verbesserung der Da- tenverfügbarkeit leisten. Als wertvolle Aktivitäten in diesem Bereich sind z.B. die Mitwirkung bei der Formulierung und Vereinbarung von Schnittstellen und die Mitwirkung und Ko- ordination von Verhandlungen mit den datenhaltenden Institutionen in Betracht zu ziehen. Be- sonders wichtig erscheint in diesem Zusammenhang aber die Übernahme von Vermittlerauf- gaben dergestalt, daß Wissenschaftlern mit Datenbedarf

- ein Überblick über das Datenangebot in dem gewünschten Bereich und - ein Ansprechpartner in der ausgewählten datenhaltenden Institution

vermittelt werden kann.

Die Notwendigkeit einer zentralen Speicherung der Daten läßt sich auch vor dem Hintergrund dieser technisch-organisatorischen Argumentation nicht erkennen. Der Nutzen einer zentralen Speicherung von Daten scheint uns am ehesten in solchen Fällen gegeben, in denen Daten, die in der datenhaltenden Institution aus organisatorischen Gründen (z.B. Ausscheiden von Mitar- beitern, Auflösung von Institutionen, etc.) nicht mehr benötigt werden, deshalb nicht mehr ge- pflegt werden und auf längere Sicht von der Löschung bedroht sind, zentral gesichert werden sollen. Eine gute Dokumentation über die Entstehung und Aufbereitung dieser Daten ist jedoch unverzichtbare Voraussetzung dafür, daß die Speicheraktivität Erfolg hat und der Datensatz ei- nes Tages tatsächlich nutzbringend in eine wissenschaftliche Untersuchung einfließen kann.

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